¿Qué es Big Data Analytics?

Big Data es básicamente un conjunto de datos que son tan grandes y complejos que el sistema normal de procesamiento de datos no puede controlarlos. Ahora, Big Data Analytics se ocupa principalmente de la gran cantidad de examen de datos, analiza lo mismo para buscar y comprender el patrón crítico y otros aspectos diferentes. De acuerdo con la tecnología actual, con el análisis continuo y continuo de Big Data, ahora podemos iniciar y analizar las diferentes ideas de este gran proceso de transacción de datos. Las implementaciones de tres vías más importantes para Big Data Analytics son:

  • Análisis y enfoque optimizado hacia la transacción de datos y la toma de decisiones.
  • Basado en el proceso actual, un enfoque rentable juega un papel importante al jugar con estos grandes conjuntos de datos
  • Se pueden producir nuevos productos y servicios según el estándar actual del mercado

Ventajas de Big Data Analytics:

  1. Los grandes datos básicamente se ocupan de la gran cantidad de datos y, por lo tanto, el análisis de los mismos conduce a diferentes enfoques y soluciones innovadores. La analítica de big data proporciona muchas soluciones optimizadas desde la perspectiva empresarial.
  2. Brinda un amplio apoyo analítico a las industrias de atención médica y de dominio médico central.
  3. Desde la perspectiva actual de la ciencia de datos y la progresión de la investigación, también juega un papel muy importante
  4. El análisis de big data también es útil para los enfoques financieros, los mercados comerciales y los parches de seguridad según los estándares actuales de la industria

Categorías de trabajos de Big Data Analytics

Basado en los estándares actuales del mercado, encuentre a continuación algunas categorías de trabajo importantes que pueden describirse utilizando análisis de big data.

  1. Analista de ciencia de datos: los analistas de ciencia de datos, los científicos de datos son las categorías de trabajo importantes basadas en el enfoque y estudios de análisis de big data. Solían separarse del equipo de ciencia de datos y serían responsables del gran análisis de datos y de obtener información importante del mismo. Deben estar bien versados ​​con R,
  2. , Hive, etc. lenguajes de programación.
  3. Desarrollador Big Data-Hadoop: esta es otra categoría de trabajo importante que se basa en el campo de análisis de big data. Los desarrolladores suelen hacer aplicaciones basadas en la plataforma Hadoop que pueden ser utilizadas por los clientes.
  4. Hadoop Tester: es desde la perspectiva de pruebas y control de calidad y los probadores deben tener conocimiento sobre la plataforma Hadoop y los artefactos de big data.
  5. Hadoop Architect: Es más como un rol avanzado para los desarrolladores de Hadoop. Se ocupan de los complejos análisis de datos y arquitecturas centrales de las aplicaciones basadas en plataformas Hadoop.
  6. Arquitecto de soluciones: el arquitecto de soluciones de Big Data es también uno de los roles de trabajo importantes en las industrias de análisis de datos. Básicamente se ocupan del problema del mundo real y, según el análisis, crean una solución optimizada para resolver el problema. Todos estos se basan en el marco de Big Data. En función del escenario en cuestión, deciden los diferentes artefactos de la solución, como qué lenguajes de programación deben implementarse y los otros parámetros relacionados con el marco. Deben estar bien versados ​​en los lenguajes de programación, las bases de datos correspondientes, el marco de big data y otras herramientas necesarias para analizar los registros de big data y procesar la solución optimizada.

Conjunto de habilidades requerido para trabajos de Big Data Analytics

Según el escenario actual del mercado, hay grandes vacantes en términos de trabajos de análisis de big data. Pero para ser el elegido, se requieren un conjunto de habilidades y estudios adecuados para los trabajos de análisis de big data. Encuentre a continuación algunos conjuntos de habilidades importantes que se necesitan para desempeñar diferentes roles de trabajo desde la perspectiva de análisis de big data.

  • Big Data: desarrollador / analista de Hadoop: para ser un desarrollador o analista de Hadoop, se requieren los siguientes conjuntos de habilidades importantes.
    1. Una comprensión adecuada de los archivos de registro de Hadoop y sus artefactos correspondientes.
    2. También se requiere la gestión de archivos de registro y la comprensión de revisión
    3. Comprensión adecuada y habilidades de toma de decisiones mientras se gestionan los flujos de trabajo
    4. Bien verso con las funcionalidades del planificador de trabajos Hadoop
    5. Coordinación de clústeres y conocimiento de gestión del flujo de trabajo.
    6. Una comprensión adecuada del marco de clúster de Hadoop y sus artefactos relacionados.
    7. Comprensión adecuada y conocimiento de escritura en Python, HiveQL, lenguajes R
    8. Comprensión y experiencia adecuadas en el flujo de trabajo y la gestión de horarios.
    9. Comprender y trabajar el conocimiento sobre la carga de datos y las herramientas de análisis de datos
  • Big Data - Hadoop Architect: es más como un rol avanzado para los desarrolladores de Hadoop. Para ser un arquitecto de Hadoop, se requieren los siguientes conjuntos de habilidades importantes.
    1. Una comprensión adecuada de la arquitectura del marco de Hadoop y la personalización de la aplicación
    2. Análisis y comprensión adecuados de la documentación de requisitos.
    3. Comprender el conocimiento de programación del clúster
    4. Minuto entendimiento de la arquitectura Hadoop
    5. Comprensión adecuada y conocimiento de escritura en Python, HiveQL, lenguajes R
    6. Comprensión y experiencia adecuadas en el flujo de trabajo y la gestión de horarios.
    7. Comprender y trabajar el conocimiento sobre la carga de datos y las herramientas de análisis de datos
    8. Comprensión y conocimiento práctico de Hive, Pig, Java MapReduce, HBase
  • Big Data - Hadoop Tester: esta función es más desde la perspectiva de la prueba. Para ser un probador de Hadoop, se requieren los siguientes conjuntos de habilidades importantes.
    1. Una comprensión adecuada de las estrategias de prueba y la documentación de los artefactos de Hadoop
    2. Bien verso con lenguaje Java para ejecutar artefactos comprobables de MapReduce
    3. Comprensión básica del marco Hadoop para eliminar los errores.
    4. Comprensión adecuada y conocimiento de escritura en Python, HiveQL, lenguajes R
    5. Pruebas y conocimiento práctico de Hive, Pig
    6. Enfoque basado en soluciones y experiencia laboral en marcos MRUnit, JUnit

El salario de los trabajos de Big Data Analytics

Según el escenario actual del mercado, hay grandes vacantes para trabajos de análisis de big data. A continuación encontrará los salarios promedio (aproximados) obtenidos de las diferentes encuestas. Las siguientes figuras muestran los salarios aproximados de los profesionales de análisis de Big Data en India.

Empresa Rango de salario (INR)
Soluciones tecnológicas cognitivas378K - 870K
Analítica Fractal600K - 1000K
Tata Consultancy Services476K - 750K
Wipro634K - 1548K
Deloitte763K - 1259K
CGI571K - 620K
Amdocs715K - 856K

Conclusión: trabajos de Big Data Analytics

Según los estándares actuales del mercado y el análisis anterior, está bastante claro que existe una gran demanda de los profesionales de análisis de big data. Pero para estar en esa posición, se requiere una comprensión y conocimiento adecuados de Big Data y artefactos de Hadoop. Por lo tanto, se puede concluir que los trabajos de análisis de big data son una de las carreras en auge en la industria actual del software.

Artículos recomendados

Esta ha sido una guía para los trabajos de Big Data Analytics. Aquí hemos discutido la responsabilidad de Big Data Analytics, las habilidades requeridas para los trabajos de Big Data Analytics, el patrón salarial, etc. También puede consultar el siguiente artículo para obtener más información

  1. Carreras en Big Data
  2. Preguntas de la entrevista de análisis de datos
  3. Desafíos y soluciones de Big Data Analytics

Categoría:

Big Data